max_batch_size, args.max_seq_len, self.n_local_kv_heads, self.head_dim, ) ).cuda() self.cache_v = torch.zeros( ( args.max_batch_size, args.max_seq_len, self.n_local_kv_heads, self.head_dim, ) ).cuda() def forward( self, x: torch.Tensor, start_pos: int, freqs_cis: ...
per_device_train_batch_size=per_device_train_batch_size, gradient_accumulation_steps=gradient_accumulation_steps, optim=optim, save_steps=save_steps, logging_steps=logging_steps, learning_rate=learning_rate, fp16=True,max_grad_norm=max_grad_norm, max_steps=max_steps, warmup_ratio=warmup_ratio...
max_batch_size=max_batch_size,)prompts=["上下五千年,英雄万万千。黄沙百战穿金甲,不破楼兰终不还",]results=generator.text_completion(prompts,max_gen_len=max_gen_len,temperature=temperature,top_p=top_p,)
from transformers import TrainingArgumentsargs = TrainingArguments( output_dir="llama-7-int4-dolly", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=6if use_flash_attention else4, gradient_accumulation_steps=2, gradient_checkpointing=True, optim="paged_adamw_32bit", logging...
max_gen_len (int, optional): 生成的序列的最大长度。默认为 64。 max_batch_size (int, optional): 生成序列的最大批次大小。默认为 4。 #1.1、先通过 Llama.build 方法创建了一个生成器对象,用于生成文本 #1.2、定义生成文本的提示:自由文本生成、文本续写 ...
torchrun --nproc_per_node 1 example_text_completion.py --ckpt_dir llama-2-7b/ --tokenizer_path tokenizer.model --max_seq_len 128 --max_batch_size 4 这条命令使用torchrun启动了一个名为example_text_completion.py的PyTorch训练脚本,主要参数如下: ...
--max_seq_len 128: 最大序列长度。 --max_batch_size 4: 最大批大小。 整体来看,这条命令的作用是: 使用torchrun在单机单卡上启动example_text_completion.py训练脚本,加载Llama 7B预训练模型,使用指定的分词器、最大序列长度和批大小进行微调或文本生成。
per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=4, learning_rate=2e-4, logging_steps=10, max_steps=500 ) max_seq_length = 512 trainer = SFTTrainer( model=base_model, train_dataset=dataset, peft_config=peft_config, dataset_text_field="text", ...
--max_seq_len 128 --max_batch_size 4 文本补齐效果示例: 上面的例子是在python脚本里写了一段话,让模型补全后面的内容。 测试llama-2-7b模型的对话能力 修改llama目录权限为777,再修改example_chat_completion.py文件中的ckpt_dir和tokenizer_path路径为你的llama-2-7b-chat模型的绝对路径 ...
size_per_head = 128 vocab_size = 32000 num_layer = 32 rotary_embedding = 128 rope_theta = 10000.0 inter_size = 11008 norm_eps = 1e-06 attn_bias = 0 start_id = 1 end_id = 2 weight_type = int4 group_size = 128 max_batch_size = 32 max_context_token_num = 4 session_len ...